Qwen Code는 "더 스마트한 프록시, 더 부드러운 편집, 더 안정적인 통합"에 중점을 둔 두 개의 작은 버전을 연속으로 출시했습니다. 하위 에이전트 및 Todo Write를 추가하고, 다시 시작할 때 "Welcome Back" 프로젝트 요약을 확인하고, 캐싱 정책을 사용자 지정합니다. 또한 재시도 횟수 감소, 로그인 처리 개선, 터미널 스트레스 테스트, 대규모 프로젝트에 최적화된 읽기/쓰기, 향상된 IDE+셸 통합, 향상된 MCP 및 OAuth, 업그레이드된 메모리 및 세션 관리, 다국어 문서를 제공합니다.
1. 주요 기능 및 경험 업그레이드
1. 생산성 기능 측면에서 새로운
하위 에이전트는 큰 작업을 병렬로 나눌 수 있는 작은 목표로 나눕니다. Todo Write는 작업과 진행 상황을 기록하여 "계획-실행-검토"의 폐쇄 루프를 형성합니다. 프로젝트를 다시 열어 "Welcome Back" 요약을 확인합니다. 캐시 정책은 안정성과 최신성의 균형을 맞추도록 사용자 정의할 수 있습니다.
2. 성능 및 개발 경험
편집이 더 부드럽고 프록시 루프를 방지합니다. 내장 터미널은 압력 테스트를 수행할 수 있습니다. 재시도 횟수가 줄어들고 로그인이 더 안정적입니다. 큰 저장소 파일을 더 빠르게 읽습니다. IDE는 셸과 더 긴밀하게 통합됩니다. MCP 및 OAuth 지원이 개선되었습니다. 보다 안정적인 메모리 및 세션 관리; 다국어 설명서가 업데이트되었습니다.
2. 팀 프로세스를 구현하는 세 단계
1.
"Welcome Back" 요약을 사용하여 어제의 컨텍스트를 검토하고, Todo Write 목록을 불러오고, 하위 에이전트별로 코드, 테스트, 스크립트 및 기타 하위 작업으로 분할하고, 수락 기준 및 제출 노드를 명확히 합니다.
2. 대규모 프로젝트 가속화
: 종속성에 대해 보다 공격적인 캐싱 정책을 활성화하고 자주 변경되는 모듈에서 단기 캐싱을 설정합니다. 최적화된 파일 읽기를 통해 IDE와 통합하여 끊김 현상과 불필요한 스캔을 줄입니다.
3. 관찰 가능하고 정상 상태
터미널스트레스 테스트와 함께 종단 간 링크를 실행하여 제안 수락률, 취소율 및 시간 소모를 기록합니다. 실패 샘플과 세션 스냅샷을 지식 기반에 보관하여 플레이 가능한 개선 단서를 형성합니다.
3. 선택 및 사용 제안
1. 하위 에이전트를 활성화하는 경우
파일 간 재구성, 종단 간 스캐폴딩, 데이터 파이프라인 구축과 같은 복잡한 작업에 우선순위를 부여합니다. 단일 파일에 대한 사소한 패치는 추가 라우팅 비용을 피하기 위해 마스터 프록시를 계속 사용할 수 있습니다.
2. 캐싱 전략의 절충
점평가 및 회귀 단계는 재현성을 보장하기 위해 보수적입니다. 탐사 및 재건 단계는 보다 공격적이며 응답 속도를 추구합니다. 중요 경로는 "강제 새로 고침" 스위치로 설정됩니다.
3. 통합 및 권한
IDE+shell+MCP 통합 최소 권한, OAuth 자격 증명은 환경별로 관리됩니다. 고위험 작업(쓰기, 삭제 및 게시)에 대한 보조 확인 및 로그 추적을 설정합니다.
자주 묻는 질문(Q&A)
Q: 하위 에이전트는 실제로 어떻게 AI 코딩 효율성을 향상시킬 수 있나요?
A: 하위 에이전트는 복잡한 작업을 병렬 하위 대상으로 나누고 각 하위 대상은 로컬 컨텍스트 및 도구 권한을 보유하여 앞뒤 점프와 잘못된 시도를 줄이고 전체 전달을 보다 쉽게 제어할 수 있도록 합니다.
Q: 팀 협업에서 Todo Write는 어떻게 사용되나요?
A: 요구 사항을 확인 가능한 항목으로 나누고 제출 및 테스트 결과를 바인딩한 다음 "Welcome Back" 요약과 결합하여 컨텍스트 손실을 방지하기 위해 하루 간 연속성을 달성합니다.
Q: 대규모 창고에서 사용자 정의 가능한 캐싱은 무엇을 의미합니까?
A: 속도와 일관성을 고려하여 핫 디렉터리와 안정적인 종속성에 대해 다양한 캐싱 전략을 설정할 수 있습니다. 더 많은 모듈 짧은 캐시를 변경하고 잠긴 모듈 긴 캐시에 의존하십시오.
Q: 단말 스트레스 테스트에서는 어떤 문제가 발견됩니까?
A: 인증 지터, 느린 파일 읽기/쓰기, 부적절한 재시도 전략 등과 같이 긴 링크에서 시간이 많이 걸리는 병목 현상과 오류가 발생하기 쉬운 지점을 노출하고 최적화를 위한 정량적 기반을 제공할 수 있습니다.
